[1번] MNIST 데이터셋으로 분류기를 만들어 테스트 세트에서 97%의 정확도를 달성해보세요. (힌트 : KNeighborsClassifier 가 이 작업에 아주 잘 맞습니다. 좋은 하이퍼파라미터 값만 찾으면 됩니다. (wieghts와 n_neighbors 하이퍼파라미터로 그리드 탐색을 시도해보세요).) #사용할 데이터셋과 모델 임포트 from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #넘파이 임포트 import numpy as np mnist = fetch_openml('mnist_784', vers..